中国民航飞机排班问题的多部图模型

基于国航天津分公司飞机排班的长期实践给出了飞机排班的多部图模型,定义了3种类型的飞机排班方式,从划分与划分加细的角度讨论了航班组合等问题,在二部图的基础上定义了飞机与航班组的搭配问题.     

基于遗传算法的城市客运出租汽车调度中心人员排班研究

深入分析了城市客运出租汽车调度中心业务员排班中班次生成阶段的业务特点,对排班问题进行了建模,并将其抽象为一个求非线性、带约束条件的函数最小值的优化问题,用数据规划模型及约束条件函数进行了问题的描述。论述了遗传算法的定义、特点和实现流程,将遗传算法的基本理论应用到排班问题的研究当中,并根据业务特点设计了目标函数和约束条件函数,研究了初始种群、适应度函数和遗传算子的设计方法,采用Matlab遗传算法工具箱进行了实例分析,结果证明遗传算法是求解调度中心人员排班问题的一种有效方法。     

考虑驾驶员对线路熟悉程度的区域公交乘务排班模型

在允许驾驶员跨线调度情形下,提出了一种考虑驾驶员对线路熟悉程度的区域公交乘务排班优化模型,满足驾驶员的工作时间窗、中途休息、用餐时间等现实因素,以最小化驾驶员成本、正常班及加班费用为目标函数,编制一个最佳公交乘务排班方案。根据问题特征,设计求解该问题的人工免疫算法,定义了抗体、启发式种群算法、适应度函数、免疫操作等。最后,结合算例分析,比较任意驾驶员对不同线路的偏好如何影响调度结果,仿真表明:随着驾驶员的熟悉线路程度增加,乘务排班的费用逐渐减少,虽然其调度成本比现有模型的高很多,但是该模型比较符合实际。     

基于遗传规划的整数线性规划问题求解算法及其在高速公路收费员排班优化中的应用

提出了一种基于遗传规划的整数线性规划问题求解算法。该算法是对遗传算法求解非线性规划问题的改进。对高速公路收费员排班模型的求解结果说明,应用遗传规划方法来求解整数线性规划问题是可行的,而且要优于遗传算法的求解结果。     

AES算法及其实现技术

章在简述AES算法产生背景的基础上对算法进行了分析，对算法的具体实现方法进行了说明，给出了算法的测试数据。最后，采用分割运算的方法对算法的并行处理性能进行了估测。     

基于改进BP网交通流动态时序预测算法的研究

针对城市交通“智能运输系统”，提出了基于改进BP神经网络理论模型的路面交通流动态时序的预测算法，在BP算法的自适应学习率，在动量法优化网络收敛性等方面，进行了深入研究，并改进了基本BP算法中的收敛速度慢和易陷入局部最小点等问题，章给出了基于改进BP算法的交通流态时序的预测算法仿真实验，结果验证了该算法的可行性和先进性，在交通流时序预测方面有一定的应用价值。     

TSP问题的一种高效Memetic算法

TSP问题是组合优化领域新算法设计的一个理想测试平台。当前比较成功的算法大都基于局部优化，局部优化速度快，但收敛性差，往往无法求出最优解。最近，人们在局部优化策略的基础上提出了基于群体的局部优化算法，即Menetic算法，试图将局部优化的高效性和遗传算法的鲁棒性结合起来。章分析了Menetic算法的性能和TSP问题的特性，并给出了一种基于Menetic算法的高效算法。     

基于小波分析的事故检测算法

讨论了事件检测算法，建立了基于小波分析的算法。首先构造二进小波，对交通流数据进行二进小波变换，检测其奇异点。根据判断逻辑确定是否有事件发生。要用广佛高速公路交通流数据对该算法进行离线测试，与加利福尼亚算法，滤波算法比较，结果显示该算法具有较好的效果。     

基于BP算法的交通流预测

探讨了基于人工神经网络的数据挖掘技术，对标准的BP算法进行了研究；针对现有人工神经网络中BP算法效率较低、容易陷入局部极小等问题，提出了一种改进的BP算法，并进行了分析测试。测试结果表明，改进的BP算法缩短了学习时间，提高了学习效率，在一定程度上避免了学习中局部极小问题的出现。     

改进的Flody算法及其在交通化配中的应用

本文介绍了Ｆｌｏｄｙ算法的计算原理及步骤，探讨了Ｆｌｏｄｙ算法存在占用计算内存较大和路径搜索速度慢的缺点，提出改进的正向搜索路径及反向追踪路径Ｆｌｏｙ算法，使计算机内存占用和路径搜索速度两方面均得改善，并对比分析也改进的Ｆｌｏｌｙ算法和原Ｆｌｏｄｙ算法在交通分配中的应用，以实例说明改进的Ｆｌｏｉｙ算法的优点。     

基于遗传神经网络的货运量预测的研究与实现

针对BP网络和遗传算法的缺陷，提出了一种新的遗传神经网络优化模型，可以用来同时优化BP神经网络的网络结构和权值阈值，叙述了该算法的设计过程。利用该算法对货运量进行预测，并与标准的BP算法预测结果进行比较，计算结果表明，该算法的预测精度大大高于标准的BP算法的预测精度。     

基于神经网络的交通事件检测算法

回顾了几种传统的交通事件检测算法，提出从多层前向人工神经网络角度建立模型，并运用ＢＰ算法予以实现。在将ＢＰ算法与传统算法进行比较之后，发现ＢＰ算法具有检测率高、误报率低、检测时间短的优点，同时也存在不足之处，指出了今后进一步研究的方向。     

约束Delaunay三角剖分动态算法研究

提出了动态建立约束Delaunay三角剖分（CDT）的算法，即在三角网剖分中可以动态地插入点或约束边，因此，该算法构建CDT的点集是可以动态扩充的，通过对动态算法的执行过程分析得出，在约束边已知的条件下，应尽早在三角剖分中嵌入约束边，这样，相对于传统算法，不仅能减少嵌入约束边的时间，同时也能减少插入点重新构网的时间，最后，通过实例比较了动态算法构建CDT，传统算法构建CDT和只构建标准Delaunay三角剖分三者间的时间效率，得出动态算法优于传统算法的结论。     

高速公路事故自动检测算法的探讨

对现有的高速公路事故自动检测算法的性能进行了评价，并给出了各种算法的优缺点，在此基础上提出了智能检测算法的概念，并指出其今后的发展趋势。     

一种基于骨架化的道路拓扑生成算法

设计并实现了一种道路拓扑生成算法，该算法利用CDT(Constrained Delaunay Tri-angulation)骨架化(skeletonization)算法从电子地图中提取道路拓扑。此算法弥补了现存道路拓扑生成算法的不足。章通过理论分析证明算法的时间复杂度为0(nlog(n))，实验数据支持了这一结果。实践证明该算法的效果和性能良好。     

Rijndael加密算法初探

介绍了DES算法的破译和AES算法的诞生。详细分析了Rijndael算法，并给出算法的伪C语言代码和测评结果。     

合乘出行信息检索的路径匹配算法

研究合乘出行信息检索算法。低效率的信息交流方式制约了合乘出行方式的发展，针对现有合乘信息检索方式的不足，在区域一区域匹配算法的基础上，引入图的概念，提出了一个基于交通路网的路径匹配算法，并给出了算法复杂度分析。该算法利用交通路网中各结点间的距离关系，可以检索给定起迄点间及起迄点各自邻近结点群之间存在的出行信息，并能根据合乘出行路径特点对检索出的信息进行分析、评价和优选，以方便出行者进行合乘组织。最后用一个仿真实例表明算法的有效性。     

机场群共用航路点的航班排序模型及算法

机场群上空空域资源共享、运行耦合复杂，拥堵往往发生在共用航路点。为缓解空域拥堵和航班延误问题，开展了机场群共用航路点的优化排序研究。针对共用航路点的运行特征，引入惩罚因子并以总延误时间成本最小为优化目标，建立了机场群共用航路点的航班优化排序模型，基于滑动时间窗算法和粒子群优化算法的原理提出了TW-PSO组合优化算法对模型进行求解。选取京津冀机场群过共用航路点的航班进行算例仿真，结果表明:TW-PSO组合优化算法与FCFS算法、滑动时间窗算法、粒子群优化算法相比在高峰时段的总延误时间成本分别减少了216，212，161 min；在算法性能方面，具有比经典算法迭代次数少、优化效果更佳的优点，能有效缓解航班延误问题，改善机场群的协同运行效率。      

高速公路联网收费清分算法中对环型路网结构的处理

在高速公路联网收费的清分算法中，公路的环型结构是一种常见且需要对其进行特殊处理的情况。本文首先对已有的环路处理方法进行分析，以无环型结构的清分算法为基础，对路网中的环型路段进行定义和描述，从而对原有矩阵算法进行必要的修改，形成了包含环型结构在内的路网收费数据清分表的构造方法，从算法的角度为准确进行联网收费提供了可靠的清分依据，并结合甘肃省高速公路路网对本算法的应用进行了分析。